단일 리전 Object Storage는 왜 재해 복구에 취약할까?
Object Storage는 흔히 안정적이고 확장성이 뛰어난 스토리지로 인식된다.
하지만 이 평가는 대부분 정상 상황만을 전제로 한다.
재해 복구(DR) 관점에서 보면,
단일 리전에만 존재하는 Object Storage는 구조적으로 취약할 수밖에 없다.
이 글에서는 그 이유를 살펴보고,
실제 운영 환경에서 겪었던 경험을 바탕으로 이 문제를 정리해본다.
Object Storage는 어디까지 안전한가?
많은 서비스에서 Object Storage는 다음과 같은 이유로 선택된다.
- 파일 서버보다 관리 부담이 적다
- 용량 확장이 쉽다
- 하드웨어 장애를 내부적으로 흡수한다
여기까지는 맞는 말인데,
이 안정성은 대부분 리전 내부에서만 보장된다.
Object Storage는 일반적으로
디스크 장애, 노드 장애, AZ 단위 장애 (구성에 따라) 수준까지는 잘 처리하지만,
문제는 리전 전체가 영향을 받는 상황이다.
1. 단일 리전 장애가 발생하면 생기는 문제
단일 리전 장애가 발생하면 무슨 일이 벌어질까?
리전 단위 장애는 드문 사건처럼 느껴지지만,
실제로는 다음과 같은 원인으로 충분히 발생할 수 있다.
- 대규모 네트워크 장애
- 전력 문제
- 제어 플레인 또는 메타데이터 시스템 장애
이 경우 단일 리전 Object Storage는 다음 상태에 놓인다.
- 데이터는 존재하지만 접근 불가
- API 호출 실패 또는 지연
- 복구 시점 예측 불가
이때 데이터가 손실되지 않았을 수도 있지만,
이 상황에서 데이터가 물리적으로 남아 있는지는 큰 의미가 없다.
접근할 수 없는 데이터는 사용자 관점에서 이미 손실이기 때문이다.
2. 저장의 문제가 아니라 신뢰성의 문제
Object Storage를 단순히 파일을 저장하는 공간으로 보면
단일 리전 구성도 충분해 보인다.
하지만 실제 서비스에서 Object Storage는 다음 역할을 한다.
- 사용자 업로드 원본 데이터
- 서비스 핵심 자산
- 복구 불가능한 비즈니스 데이터
이런 데이터를 다루면서
리전이 살아 있을 때만 접근 가능하다는 전제는 매우 위험하다.
그래서 Object Storage DR은
설계 단계에서 반드시 고려해야 할 전제 조건이다.
3. 단일 리전 Object Storage의 한계
실제 운영 경험에서 만났던 단일 리전 Object Storage의 한계
이 문제를 단순한 이론이 아니라
현실적인 리스크로 인식하게 된 계기는
과거 대규모 데이터를 다루는 내부 데이터 플랫폼을 운영했던 경험 때문이다.
해당 시스템은 다음과 같은 특징을 가지고 있었다.
- 지속적으로 생성·적재되는 대용량 데이터
- 분석과 재처리가 반복되는 구조
- 데이터 자체가 서비스의 핵심 자산
초기에는 Object Storage의 안정성을 신뢰했고,
리전 장애 시나리오는 문서상으로만 존재했다.
하지만 운영 단계에서 다음 질문이 자연스럽게 등장했다.
- 리전 전체 장애가 발생하면 이 데이터는 어떻게 되는가?
- 데이터가 남아 있어도 접근이 안 되면 서비스는 무엇을 할 수 있는가?
- 복구 시점이 불명확한 상황에서 운영자는 어떻게 대응해야 하는가?
이 질문들에 대해 기존 구조는 명확한 답을 주지 못했다.
결론
그래서 단일 리전 Object Storage는 DR에 취약하다.
정리하면 단일 리전 Object Storage의 문제는 명확하다.
- 정상 상황에서는 충분히 안정적이다
- 비정상 상황에서는 통제할 수 없다
- 복구 가능성을 보장하지 못한다
그래서 단일 리전 Object Storage는
재해 복구 관점에서 구조적으로 취약할 수밖에 없다.
Object Storage의 안정성은
정상 상황이 아니라 장애 상황에서 어떻게 동작하는지로 평가되어야 한다.
리전 장애 시 데이터 접근성을 보장하지 못하는 구조라면,
그 스토리지는 신뢰 가능한 저장소라고 보기 어렵다.
이러한 문제의식은
Object Storage DR를 설계할 때
단순한 기능 추가가 아니라
운영 가능한 구조와 자동화된 복구 전략이 필요하다는 결론으로 이어진다.
다음 글에서는 이 문제를 해결하기 위해
왜 수동 동기화가 아닌 리전 간 자동 복제를 선택했는지,
그리고 DR 설계에서 기술 구현보다
운영 가능성과 자동화가 왜 더 중요한 판단 기준이 되는지를 살펴본다.
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